進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)研的注意事項(xiàng)明確目標(biāo)明確調(diào)研目的常見的調(diào)研目的有品牌認(rèn)知調(diào)查、用戶滿意度＆忠誠度、產(chǎn)品的可用性問題和用戶構(gòu)成等。確定調(diào)研介入時(shí)間假如需要對(duì)產(chǎn)品改版效果做一個(gè)評(píng)估，在改版上線之前先有一個(gè)前測(cè)的問卷。在改版上線后再做一個(gè)后測(cè)的問卷，這樣就可以在回收問卷后做一個(gè)改版前后的對(duì)比。確定調(diào)研對(duì)象用戶類型？對(duì)象占比？使用端口情況？設(shè)計(jì)調(diào)研方案資料收集設(shè)計(jì)問卷調(diào)查的方案一般先通過資料收集的方法了解一下調(diào)研相關(guān)的信息，包括前期的定性研究報(bào)告，或者做一些定性的訪談收集數(shù)據(jù)等。什么是網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查？湖北神秘顧客網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查平臺(tái)
網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查地區(qū)范圍：調(diào)查地區(qū)范圍一般來說都與企業(yè)產(chǎn)品銷售范圍相一致。但基于網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查的地域覆蓋范圍廣的特性，可以選擇某一個(gè)城市作為調(diào)研范圍，也可以投放到其他目標(biāo)城市。選擇哪些城市作為調(diào)研范圍，一般有這樣幾種決策方式：針對(duì)現(xiàn)有用戶：目前產(chǎn)品在哪些區(qū)域銷售就選擇這些城市中具有代表性的作為調(diào)研范圍；針對(duì)潛在用戶：目前產(chǎn)品未覆蓋的區(qū)域、城市；針對(duì)轉(zhuǎn)化用戶：目前競(jìng)品覆蓋的區(qū)域、城市；做調(diào)研，無論是那種課題，紐川新研建議企業(yè)都預(yù)先想好自己要什么，如果內(nèi)容很多，也要列一個(gè)重要性的優(yōu)先度，便于調(diào)研人員更好地去抓重點(diǎn)。因?yàn)檎{(diào)研受限于費(fèi)用與執(zhí)行方式，無法做到“既要又要”，所以都會(huì)傾向于首先解決重要且緊急的問題。福建痛點(diǎn)分析網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查方案網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查怎么掙錢？
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品評(píng)估方法﹣數(shù)據(jù)分析法（上）什么是數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析屬于一種定量分析方法，通過在網(wǎng)站或應(yīng)用中進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，進(jìn)而獲取用戶對(duì)產(chǎn)品的使用和行為數(shù)據(jù)，并進(jìn)行基于產(chǎn)品體驗(yàn)優(yōu)化的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。數(shù)據(jù)分析可以服務(wù)于整個(gè)產(chǎn)品的生命周期中。數(shù)據(jù)分析能做什么？用戶從哪里來？有多少用戶來了？是什么樣的用戶？用戶在哪個(gè)地區(qū)？使用什么設(shè)備？用戶做了什么？訪問了哪些頁面？使用了哪些功能？花了多少時(shí)間？在哪些流程上面花費(fèi)時(shí)間過長？用戶忠誠度如何？活躍度如何？與競(jìng)品比表現(xiàn)如何？流失情況如何？再次登錄的次數(shù)如何？用戶消費(fèi)了多少金額？復(fù)購率怎么樣？數(shù)據(jù)分析什么時(shí)候使用？產(chǎn)品發(fā)布后，有一定的用戶量才可以進(jìn)行分析。
如何確保定價(jià)策略切實(shí)可行（三）定價(jià)策略的類型當(dāng)企業(yè)擁有強(qiáng)大的品牌并以高質(zhì)量產(chǎn)品聞名時(shí)，適合采用溢價(jià)定價(jià)。這種情況下消費(fèi)者更容易出于對(duì)品牌的信任而不去貨比三家。◇滲透定價(jià)滲透定價(jià)是臨時(shí)定價(jià)策略，旨在從競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那里搶占市場(chǎng)份額。在飽和的市場(chǎng)上推出新品時(shí)，企業(yè)往往會(huì)通過比主要競(jìng)品更低的價(jià)格來吸引消費(fèi)者。而當(dāng)市場(chǎng)份額成功達(dá)到預(yù)期時(shí)，企業(yè)會(huì)提高價(jià)格。但這并不適用于所有產(chǎn)品。它對(duì)價(jià)格敏感型、和競(jìng)品差異不大的產(chǎn)品更有用，但對(duì)其他產(chǎn)品來說，很可能不僅沒有起到原有效果，還吸引了錯(cuò)誤的消費(fèi)群體并造成了得不償失的大筆虧損。Netflix（網(wǎng)飛）一開始是以在線出租DVD起家，每張DVD單價(jià)才1美元，且一天內(nèi)送達(dá)。而當(dāng)時(shí)Blockbuster這樣的商店收取4-5美元，毫無意外，很快Blockbuster就被網(wǎng)飛擠占得破產(chǎn)了。網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查可以通過多種方式進(jìn)行問卷發(fā)布。
在線問卷調(diào)查中樣本的偏差與方差一、偏差與方差（biasversusvariance)如果樣本在某種程度上不能從系統(tǒng)上去呈現(xiàn)推斷的總體，那么得到的分析可能會(huì)產(chǎn)生偏差。例如，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)用戶進(jìn)行的有關(guān)電腦使用情況的調(diào)查結(jié)果不可能準(zhǔn)確量化一般人群的電腦使用情況，因?yàn)闃颖居墒褂秒娔X的人組成。此外，應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，采集更大的樣本并不能自然而然的糾正偏差，大樣本也不能證明偏差就小。例如，不管調(diào)查了多少互聯(lián)網(wǎng)用戶，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)用戶樣本所估計(jì)的電腦平均使用率都很可能會(huì)高估總體人口的平均使用率。隨機(jī)化是指從感趣的總體中隨機(jī)選擇受訪者，該方法可很大程度地減少偏差的幾率。其想法是，通過從整個(gè)總體中隨機(jī)選擇潛在的調(diào)查對(duì)象，抽樣得到的樣本將很可能"看起來像"總體，即使對(duì)于那些無法觀測(cè)或未知的特征。后一點(diǎn)值得強(qiáng)調(diào)，概率樣本對(duì)于可觀測(cè)和不可觀測(cè)特征（observableandunobservablecharacteristics)均可降低抽樣偏差的機(jī)會(huì)。另一方面，方差只是觀測(cè)數(shù)據(jù)變化的度量，可用于計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤差。通過概率抽樣機(jī)制得出統(tǒng)計(jì)估計(jì)值的精度可通過增大樣本量來提高，因?yàn)椋ㄔ谒衅渌麠l件保持不變的情況下）更大的樣本量可帶來更小的標(biāo)準(zhǔn)誤差。網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查可以通過多種方式進(jìn)行問卷評(píng)估。福建銀行柜臺(tái)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查調(diào)查方案專案設(shè)計(jì)
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互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品評(píng)估方法﹣數(shù)據(jù)分析法（下）①常見的分析內(nèi)容流量分析引薦流量直接訪問搜索引擎②用戶分析新／老用戶高價(jià)值／低價(jià)值用戶地域劃分用戶使用設(shè)備習(xí)慣行為特征③基礎(chǔ)用戶指標(biāo)新增用戶指標(biāo)活躍用戶指標(biāo)留存率流失率回訪率一次性用戶、用戶生命周期④用戶群分析為用戶打上不同的標(biāo)簽，通過簡(jiǎn)單的建模和聚類分析的方法，把用戶進(jìn)行分類。⑤訪問路徑分析用戶訪問路徑分析，了解用戶的行為走向。包括用戶到達(dá)網(wǎng)站后訪問什么界面，有多少用戶訪問了某一頁面等。⑥訪問內(nèi)容分析訪問內(nèi)容分析，可以通過瀏覽量的數(shù)據(jù)，反映出網(wǎng)站或是產(chǎn)品當(dāng)中有哪些內(nèi)容是比較受歡迎的。同時(shí)還可以知道內(nèi)容的質(zhì)量如何。⑦訪問網(wǎng)站速度用戶訪問產(chǎn)品，平均網(wǎng)頁加載時(shí)間的情況?？梢粤私獾接脩羰褂貌煌瑸g覽器、或是不同地區(qū)訪問網(wǎng)站加載速度如何。湖北神秘顧客網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查平臺(tái)